Опыт оценки рисков крупномасштабной вооруженной политической дестабилизации в странах Африки с использованием методов машинного обучения

История и современность. 2024. № 3 (53). С. 18–44.

Медведев И. А., Устюжанин В. В., Зинькина Ю. В., Черноморченко И. Ю., Коротаев А. В.

В статье представлена оценка рисков крупномасштабной политической дестабилизации / гражданских войн в странах Африки с использованием методов машинного обучения. Основное внимание уделяется применению алгоритмов, в частности модели CatBoost, для анализа большого массива данных из междисциплинарных источников (экономических, социальных и политических). Выделяют категории стабильных стран и стран, испытавших или испытывающих нестабильность. Наиболее высокие риски политической дестабилизации прогнозируются в обладающих природными ресурсами бедных странах крупных размеров с высокими темпами роста населения, низким уровнем урбанизации и распространения образования. Подтверждается, что наиболее стабильными являются малые и островные государства с однородным населением, а также страны Южной Африки, выделяющиеся низкой рождаемостью, высокой урбанизацией и уровнем образованности относительно остальных регионов Африканского континента. Особое внимание уделяется значению демографических факторов, подтверждающих актуальность теории «молодежных бугров» при анализе крупномасштабной политической дестабилизации в Африке. Утверждается, что наличие легкодоступных природных ресурсов, таких как золото или нефть, значительно увеличивает риски крупномасштабной политической дестабилизации в странах со слаборазвитыми политическими институтами.

Ключевые слова: природные ресурсы, политические институты, Африка, база данных, database, Africa, риски дестабилизации, political institutions, дестабилизация, destabilization, natural resources, youth bulges, destabilization risks, молодежные бугры